“多模态数据驱动的学习科学研究：技术与方法”专题研修班顺利举办
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作者：
维拓启创
来源：
维拓启创
发布时间：
2023-09-08 18:01
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“多模态数据驱动的学习科学研究：技术与方法”专题研修班顺利举办
2023年8月28至30日，由北京师范大学教育学部思维训练研究中心主办的“多模态数据驱动的学习科学研究：技术与方法”专题研修班，在京师科技大厦1511——教师学习与课堂数据分析实验室成功举办。会议为期三天，共邀请北京师范大学卢春明教授、牛海晶教授、新加坡南洋理工大学Teo Wei Peng（张伟鹏）教授、上海师范大学张明明教授、浙江大学翟雪松教授等国内外知名学者联合维拓启创公司，共话多模态技术的发展与应用。致力于推广包括功能近红外光谱成像(fNIRS)，脑电(EEG)，眼动追踪(Eye-tracking)技术在教育科学研究领域的发展，促进认知神经科学向教育学等领域研究的应用转化。
近年来，随着眼动仪、脑电仪、近红外脑成像等神经科学设备的发展，以及人工智能领域自然语言处理、计算机视觉、语音识别、生理信息识别等技术的成熟，为学习研究带来了新的发展契机，有助于实现面向学习空间的多模态数据采集，挖掘教育过程的潜在规律，为认知诊断、情感计算、交互分析、情境感知等研究的开展带来多元化的数据支持，实现多模态数据驱动的教育现象的解释和教育规律的发现，创设智能技术支持的智能教育服务模式，推动教育研究逐渐向数据化、科学化、精准化的方向发展。
8月28日上午会议拉开帷幕，开幕式由北京师范大学教育学部教育技术学院副院长董艳教授主持，北京师范大学教育学部部长朱旭东等领导致辞。简短的开幕式后，随后进入到专家报告环节。
首先由北京师范大学卢春明教授进行专题报告，报告的题目是“神经影像技术在教育认知神经科学领域的应用及发展”。卢教授为现场与会者介绍了神经影像技术在教育认知神经科学领域的发展过程。并以亲子互动研究为例，详细阐述了fNIRS超扫描研究以及多模态数据整合的优势和应用前景。
卢春明教授做技术报告
北京师范大学牛海晶教授为大家介绍了她对于健康和多动症儿童的功能性脑连接网络研究中，利用静息态fNIRS数据进行人脑神经网络研究的方法，充分阐述了该项技术对揭示儿童认知差异脑机制的价值及重要意义。
牛海晶教授做技术报告
新加坡南洋理工大学Teo Wei Peng（张伟鹏）教授以“神经影像技术在学习科学以及运动科学研究中的应用”为主题，详细的介绍了近红外技术的发展史与近红外技术的原理以及其技术优势，并分享了他将近红外技术应用于运动科学领域的成果。
Teo Wei Peng 教授做技术报告
上海师范大学张明明教授以“多人互动的 fNIRS 超扫描实验设计与数据分析方法”为主题，从近红外光学脑成像技术、超扫描脑成像技术、社会交互行为的界定与分类、近红外超扫描研究领域这几个方面系统介绍了fNIRS超扫描研究。
张明明教授做技术报告
浙江大学翟雪松教授为与会者们详细展示并讲解了眼动追踪技术在学习科学研究中的应用方法和广阔前景。
翟雪松教授做技术报告
本次会议还特别邀请维拓启创的技术团队，以《fNIRS，EEG，Eye-tracking设备使用演示以及基于EventIDE平台的多模态设备联动技术》为主题，进行技术分享与演示。
技术团队首先对眼动、脑电、近红外等技术的原理进行了简单概述，并对几项技术的代表性产品——Glasses3眼动仪、SAGA脑电、近红外脑成像系统做了简单介绍，随后详细介绍了基于EventIDE平台的多模态设备联动技术的解决方案，如EEG-fNIRS联合、EEG-眼动联合、fNIRS-眼动联合以及fNIRS超扫描研究方案。
维拓启创主讲人进行技术分享与演示
近年来，维拓启创团队为北京师范大学教育学部提供设备技术支持，协助完成了教师学习与课堂数据分析实验室多模态数据采集方案的系统搭建工作。方案基于EventIDE多模态平台，实现了小组协作学习、师生课堂互动、群体脑间同步（10-20人）等近红外脑成像结合眼动追踪、神经电生理、行为数据的多模态数据采集实验研究。
EventIDE多模态平台实现了多元学习空间的深度数据融合，借助多模态数据实现多学科、宽领域的研究分析，参照“脑科学、认知神经科学、数据科学”等领域的研究范式，探究学习者外在行为表征模式与内在认知发展之间的潜在作用关系，推动学习分析领域基础理论体系的变革；在技术层面，将生理信息识别技术和平台采集技术相结合，扩展学习分析的数据感知通道，实现基于文本、语音、视频、生理信息、学习行为等数据的多元采集与融合，为多模态学习分析的开展提供了多元的数据支持。
EventIDE 多模态平台
在报告最后，维拓启创技术团队在现场邀请与会者体验穿戴设备，参与眼动、脑电、近红外脑成像多模态同步采集实验，讲解采集装置原理，并在实验全程与现场人员进行深入讨论。
与会者现场参与多模态实验
在会议期间，还穿插开设了专家专题培训课程——“fNIRS设备操作与实验设计：Event设计与Block设计”、“fNIRS数据的预处理（基于Homer3软件）与脑激活分析”、“fNIRS/EEG/眼动实验设计与实践”等，通过与专家咨询、讨论、上手实践等活动，参会者对于fNIRS、脑电和眼动技术有了更深层的理解。经过三天的研讨与学习，参会者明确了多模态研究的意义和价值，初步掌握了多模态研究的基本技术与方法。本次研修班达到预期效果。
写在最后
随着人工智能、可穿戴设备、学习分析等技术的发展，学习科学研究越来越注重利用多模态学习分析技术(Multimodal Learning Analytics, MMLA)来深入探究学习者在学习过程中的生理机制和认知机制，以更好地理解人类学习方式，更加科学地指导教学实践活动的开展。多模态学习分析对于学习分析研究的开展具有多元的价值意蕴，极大程度上推动了认知诊断、情感计算、交互分析、场景感知、学习者建模等研究领域的发展，为智能教育领域研究的开展提供理论和技术支持，有助于在更深层次上探究学习发生机制，为促进智能教育领域研究体系的变革发挥重要的作用。
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